波浪号怎么打(python波浪号怎么打)

波浪号（~）是一种符号，也称为“缀字号”，其形状像海浪上下起伏的曲线。波浪号在不同的场合有不同的用途，比如在计算机编程中表示按位取反，英语中用来表示约定俗成的缩写或缩写语的发音等等。

2. 波浪号的打法

在不同的键盘上，打出波浪号的方法也不尽相同。以下是几种常见的方式：

2.1 在英文输入法下打波浪号

在英文输入法下，波浪号的位置在 shift+` 键（也就是数字键1左边的键）的右侧，按住 shift 键再按下该键即可输入波浪号（~）。

2.2 在数字键盘上打波浪号

在数字键盘上，可以使用 alt+126 来输入波浪号（~）。需要注意的是，这个方法只适用于英文输入法下的数字键盘，所以如果你使用的是中文输入法，需要先切换到英文输入法下才能使用这个方法。

2.3 在 MacBook 上打波浪号

在 MacBook 上输入波浪号（~）的方法非常简单，只需要按住 option+ n 键，然后再按一次 n 键就可以输入波浪号（~）。

3. 其他相关问题

3.1 波浪号和连字符的区别

波浪号和连字符（-）有时候容易混淆，但其实它们是两个不同的符号。波浪号在英文中通常用作缩写词的简写符号，比如 Mr. 代表 Mister，而 M~r. 则代表 Master。而连字符则主要用于连接两个单词或者分隔一个单词的各个部分，比如上面提到的缩写词中的 M-r，M-is-sis-si-p-pi 以及 URL 中的各个部分等等。

3.2 如何在 Word 中插入波浪号

在 Word 中插入波浪号也非常简单，只需要依次点击 插入-符号-更多符号，然后在“符号”对话框中选择波浪号即可。如果你需要频繁使用波浪号，在“符号”对话框中可以将波浪号添加到“最近使用过的符号”中，这样就可以更方便地进行输入。

3.3 波浪号在编程中的应用

在计算机编程中，波浪号也有着重要的应用。比如，在 C 语言中，波浪号常常用来表示按位取反操作，也就是让二进制数的每一位都取反。在 JavaScript 中，波浪号可以表示“不等于”，也就是判断两个值是否不相等。在正则表达式中，波浪号表示匹配字符串的末尾。

4. 总结

通过上面的介绍，相信大家已经明白了如何正确地打波浪号以及波浪号在不同场合下的应用。在日常使用中，如果需要频繁输入波浪号，可以把这个符号添加到自己的快捷输入法中，以便更加高效地完成工作。

波浪号（~）是一种标点符号，用于表示相似、接近、约等于的意思。在计算机编程中，波浪号也有多种用途，如表示按位取反、表示正则表达式中的OR和NOT等。

2. Python中的波浪号

在Python中，波浪号也有多种用途，包括表示按位取反、表示参数解包、表示属性访问、表示删除等。下面我们将详细介绍Python中的波浪号用法。

3. 按位取反

在Python中，使用波浪号可以实现按位取反，即将二进制数中的每一位按位取反。例如：

```

# 按位取反

a = 5 # 二进制为：0101

b = ~a # 按位取反后为：1010

print(b) # 输出：-6

```

需要注意的是，按位取反后的结果为一个负数，因为Python中采用了二进制补码表示负数。

人口与样本
为了理解一系列称为"总体参数"的希腊符号，我们需要熟悉总体和样本之间的差异。顾名思义，总体是一组观察值，而样本只是这些观察值的一小部分。在Python中，我们可以使用random.sample（）获得样本。

import random as rand
our_data = [5, 10, 15, 20]
length_of_sample = 2 # <- Also known as n
samp = random.sample(our_data, length_of_sample)
尽管我们可以使用random.sample（）从总体中获取随机样本，但是样本不一定是随机的。这很重要，因为它是执行T检验的基础。

现在我们知道了总体与样本之间的差异，我们可以讨论总体参数。总体参数只是了解该数据的总体或样本的特征。

观察数
正如我在上面的示例中评论的那样，样本的长度可以用字母n表示。另一方面，人口的长度将为大写N。在Python中，我们可以使用len（）方法计算列表的长度。

import random as rand
our_data = [5, 10, 15, 20]n = 2 # <- Also known as n
samp = random.sample(our_data, length_of_sample)
n = len(samp)
N = len(our_data)
意思
至于平均值，人口平均值用希腊字母μ或" mu"表示。样本的均值用x̅或" x-bar"表示。我们可以使用NumPy在Python中计算这些值，也可以将列表的总和除以该列表中的观察数。

import numpy as np
x̅ = np.mean(samp)
∑B = sum(our_data)
μ = ∑B / N
中位数
数据的中位数有点复杂。可以用x̃或" x波浪号"表示。也可以用大写M或Med表示。中位数的符号通常不是总体或特定于样本的。在Python中，我们将再次使用Numpy来计算中位数：

x̃ = np.median(sample)
标准偏差
总体的标准偏差可以使用σ或" sigma"表示。请注意，这是小写的sigma，而不是大写的sigma-这很重要，因为它们表示不同的含义。

相关系数
样本的相关系数由小写字母r表示。另一方面，总体的相关系数用ρ或" rho"表示。有许多不同的方法来计算相关系数，但最流行的是Pearson相关。这次，我们将使用Scipy.stats查找皮尔逊相关系数：

import scipy.stats as scs
r = scs.pearsonr(our_data)
ρ = scs.pearsonr(sample)
如果您想学习如何使用Pearson相关性从头开始计算相关系数，我写了一篇文章，其中我在R中精确地做到了。与此同时，我还计算了r²并将其用于对线性回归模型进行评分。幸运的是，R和r的组合也产生了一个非常有趣的名字：

比例
样本的比例用p̂或" P-帽子"表示。人口用简单的p表示。确保不要像在rho中那样将p与ρ混淆！要在Python中进行计算，实际上不需要导入任何东西，因为它是通过将总体的长度除以样本的长度来计算的，反之亦然：

p̂ = N / n
p = n / N
通常，只要提到比例，我们就是在谈论样本比例。

字母表示
α（Alpha）
Alpha用于表示假设检验的重要性。换句话说，它表示发生Type-1错误的可能性。结果，您可以通过执行以下操作来计算置信度

1 - α = confidence
Alpha是可以根据您希望获得的置信度而变化的数字。通常可以将alpha值假定为0.05。这是为什么？因为通常在统计数据中我们会得出0.95的置信度，即95％的置信度。1减去.05为0.95。此数字通常不计算，而是作为参数给出。

β（β）
Beta用于表示假设检验中II型错误的重要性。像alpha一样，beta通常作为参数提供，并且是可以用来优化其统计推断的基本值。负beta是我们所谓的测试能力。如果您想了解有关功率的更多信息，我写了一篇文章，从头开始创建了功率日志算法。

ν（nu）
Nu用于表示统计数据的自由度。我们可以通过首先获取X和Y的标准偏差，然后将它们插入以下公式来计算Python中的自由度：

def degreesOfFreedom(X, Y):
s1 = (stdev(X)**2)
s2 = (stdev(Y)**2)

df = (s1 / len(X) + s2 / len(Y))**2 / ((s1 / len(X))**2 / (len(X) - 1) + (s2 / len(Y))**2 / len(Y) - 1)
return(df)
σx̅（Sigma-X-Bar）
Sigma-X-Bar用于表示平均值的标准误差。我们可以再次使用Scipy.stats在Python中进行计算：

scs.sem(samp)
σp̂（Sigma-P-帽子）
由于Sigma-X-Bar是平均值的标准误差，因此Sigma-P-Hat是比例的标准误差。我们可以通过简单地对标准错误公式进行一次更改就可以在Python中进行计算：

# Sigma X Bar
SEx = s / sqrt(n)
SEp = sqrt(p(1 - p) / n)
在上面的示例中，s当然代表样品标准偏差的估计值，类似于sigma。

∑（Sigma（大写））
大写的sigma用于界定给定组的总和。只需使用Python的标准sum（）函数即可计算得出。

∑x = sum(x)
是的，就是这么简单。